Ubie RWDにおけるデータ分析の面白さと課題

こんにちは。Ubieのデータアナリストの戸川です。最近、UbieではRWD（リアルワールドデータ）の活用と分析が進んでいます。そこで今回は、UbieのRWDが一般的なRWDとどのように異なるのか、その面白さと課題についてご紹介したいと思います。

データの量が豊富であること

まず最初に挙げられるのは、データの量の豊富さです。Ubieのサービスは月間のアクティブユーザーが1,200万人にも上ります（2024年8月現在）。これだけのユーザーから得られるデータは、分析しがいがあると言えるのではないでしょうか。大量のデータがあることで、より正確な分析とインサイトの導出が可能になり、医療の質向上に大いに貢献します。

病院の”外側”のデータがあること

次に、UbieのRWDが特異的なのは、病院の”外側”のデータを含んでいる点です。通常のRWDは病院内のデータが中心ですが、Ubieでは患者が通院する前、つまり症状が出始めた時からのデータを収集しています。このデータを見ると、症状があるのに通院していない人々がどれだけ多いかを知ることができます。
さらに、診断がついた後や処方された後のデータも含まれています。病気は薬剤が処方されたらすぐに治るわけではなく、その後も患者は病気と付き合っていかなければなりません。Ubieのデータを分析することで、診断後にどのような困りごとがあるのかを把握することができ、患者の生活の質向上に役立つ情報を提供できます。

分析が”時系列”でできること

UbieのRWDのもう一つの特徴は、時系列での分析が可能なことです。ある患者の症状がどのように変遷していったのかを経時的に追跡することができます。さらに、症状の強さ、いわゆるペインスケールのデータも収集しています。このデータを経時的に見ることで、患者の状態が良くなっているのか、悪くなっているのかを詳細に把握することができます。
また、随時データが得られるため、年に一度の健康診断間の症状推移も捉えることができます。

課題はデータの信頼性

しかし、UbieのRWDには課題もあります。それはデータの信頼性です。現在のところ、レセプトデータが少なく、患者の自己申告データがほとんどを占めています。自己申告データの信頼性をどのように測定・向上させるかが重要な課題となります。（一方で、レセプトデータだけでは把握しきれない傷病などの情報を補完できるという利点もありますが）
この課題に対して、Ubieでは信頼性を測定・向上させるための取り組みを進めています。このプロセス自体が非常に興味深く、データアナリストにとってはやりがいのあるチャレンジです。

まとめ

UbieのRWDには通常のRWDとは異なるユニークな特徴と可能性があります。UbieのRWDは、豊富なデータ量、病院の外側のデータ、症状の強さのデータといった新規性の高いデータがあり、これまでにない時系列での分析やインサイト導出が可能です。それにより医療の質向上に貢献することが期待されます。
一方で、データの信頼性という課題も抱えています。特に、レセプトデータが少なく、患者の自己申告データが主となっている点が信頼性向上の鍵となります。この課題に対して、Ubieでは信頼性の測定・向上に向けた取り組みを進めており、そのプロセス自体が非常に興味深いものとなっています。
Ubieは、これまでRWD分析をしている分析者の方にとって、やりがいと面白さのあるデータ分析が可能だと言えるでしょう。

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